INVESTIGATION OF VARIABILITY IN LOAN-TO-DEPOSIT RATIOS BY YEAR IN BLACKSEA REGION

Yıl 2016, ICEBSS Özel Sayısı, 183 - 194, 06.11.2016

Mediha Mine Çelkkol , Sermin Elevli

Öz

The transformation of all collected deposits to
loans is desired in banking system performing a bridge between sectors having
surplus fund with sectors that need fund. The profit is generated through the
positive difference between interest of loans and interest on deposits. Loan-to-Deposit (LTD) ratio,
commonly used statistic for assessing a bank’s liquidity by dividing the banks total loans by its total deposits,
is used for detection of potential risks and taking the necessary
measures. If the LTD ratio is
bigger than 1, banks might not have enough liquidity to cover any unforseen
fund requirements. On the other hand, if the ratio is smaller than 1, banks may
not be earning as much as they could be. In this study, annual LTD data
(1993-2014) of Western and Eastern
Blacksea Provinces were examined. In this scope, quality control charts, mainly
used in manufacturing industry to detect out-of-control variability, were
utilized. Besides, descriptive statistics and
scatter diagrams were used. It was identified that LTD ratios of Blacksea provinces
were not under statistical control. It was concluded that political instability and economic crises
in mentioned period
were responsible for this out-of-control variability.

Anahtar Kelimeler

Loan, Deposit, Loan-to-Deposit Ratios, Control Charts

KARADENIZ BÖLGESINDE YILLARA GÖRE KREDI/MEVDUAT ORANLARINDAKI DEĞIŞKENLIĞIN INCELENMESI

Öz

Fon fazlasına sahip sektörlerle fon ihtiyacı içerisinde olan sektörler arasında
bir köprü görevi gören bankacılık sisteminde, toplanan tüm mevduatın krediye dönüştürülmesi
amaçlanır. Kredi faizi ve mevduat faizi arasındaki pozitif fark, karı
oluşturur. Kredi/Mevduat oranı, bir bankanın likiditesini değerlendirmekte
kullanılan yaygın bir ölçüt olup, potansiyel risklerin tespit edilmesi ve gerekli önlemlerin alınmasında yararlanılmaktadır. Mevduatın krediye dönüşüm oranının
1’in üzerinde olması, kredi olarak kullandırılan fonların bir bölümünün
bölge dışı kaynaklardan sağlandığını göstermektedir. Mevduatın krediye
dönüşüm oranı yükseldiğinde, kredilerin geri ödenememesi ve buna bağlı olarak mevduat
sahiplerine karşı yükümlülüklerin yerine getirilememesi olasılığı,
bankalar için likidite riski yaratmaktadır. Bu oranın 1’in altında olması ise,
toplanan mevduatların krediye
dönüştürülemediğini göstermekte ve bankalar açısından mevduat olarak toplanan fonların maliyetinin karşılanamaması riskini
doğurmaktadır. Bu çalışmada, Batı (TR8) ve Doğu (TR9)
Karadeniz İllerinde
Kredi/Mevduat oranına ilişkin 1993-2014 dönemi yıllık verilerinin değişiminin
incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla bir süreçteki değişkenliğin kontrol
altında olup olmadığını tespit amacıyla imalat sektöründe sıklıkla kullanılan
kalite kontrol grafiklerinden yararlanılmıştır. Ayrıca tanımlayıcı istatistikler ve dağılım diyagramlarından da
yararlanılmıştır. Oluşturulan kontrol grafiklerinden Karadeniz İllerinde Kredi/Mevduat oranında kontrol altında
olmayan bir değişkenliğin varlığı tespit
edilmiştir. Söz konusu
dönemde ülkede yaşanan
ekonomik krizlerin ve siyasal istikrarsızlığın bu değişkenliğe yol
açtığı sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kredi, Mevduat, Kredi/Mevduat Oranı, Kontrol Grafikleri

Kaynakça

• Bock D. (2008). Aspects on the control of false alarms in statistical surveillance and the impact on the return of financial decision systems. Journal of Applied Statistics, 35(2), 213-227.
• Çelikkol M.M. and Elevli S. (2016, July). Monitoring loan-to-deposit ratios (ltd) of aegean region by quality control charts. Proceedings of Academics World 34th International Con- ference, Oslo, Norway.
• Dumicic K. and Zmuk B. (2015). Statistical control charts: performances of short term stock trading in croatia. Business Systems Research, 6(1), 22-35.
• Gao Y. and Ko B. (2011). Monitoring exchange rates by statistical process control. (M.Sc. Thesis in Financial Mathematics). Halmstad University, Halmstad.
• Güngör Y. G. (2012). Bankaların kurumsal kredi portföyü ve kredi riskinin ölçümü. (Uz- manlık Yeterlilik Tezi). TCMB Bankacılık ve Finansal Kuruluşlar Genel Müdürlüğü, An- kara.
• Jumah J.A.B., Purt R.P. and Buttram B. (2012). An Exploration of Quality Control in Bak- ing and Finance. International Journal of Business and Social Science, 3(6), 273-277.
• Kovarik M. and Sarga L. (2014). Implementing Control Charts to Corporate Financial Management. WSEAS Transactions on Mathematics, 13, 246-255.
• Martin K. and Petr K. (2012). The usage of time series control charts for financial process analysis. Journal of Competitiveness, 4(3), 29-45.
• Martin K., Sarga L. and Petr K. (2015). Usage of control charts for time series analysis in financial management. Journal of Business Economics and Management, 16(1), 138-158.
• Mohammadian J. (2010). Monitoring portfolio weights by means of the shewhart method. (M.Sc. Thesis in Financial Mathematics). Halmstad University, Halmstad.
• Stoumbos, Z. G., Reynolds, M.R., Ryan, T.P., Woodall, W.H. (2000). The state of statistical process control as we proceed into the 21st century. Journal of American Statistical Asso- ciation, 95 (451), 992-998.
• Türkiye Bankalar Birliği (2016). Türkiye’de Bankacılık Sistemi Seçilmiş Göstergelerin İlle- re ve Bölgelere Göre Dağılımı Raporu. https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sek- tor-bilgileri/ istatistiki-raporlar, (Erişim Tarihi, 20.02.2016).